import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import jieba
import os, json
"""
font_path : string  #字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'
width : int (default=400) #输出的画布宽度，默认为400像素
height : int (default=200) #输出的画布高度，默认为200像素
prefer_horizontal : float (default=0.90) #词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）
mask : nd-array or None (default=None) #如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，
    其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。
    可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。一般为mask=np.array(Image.open('xxx.jpg'))。其中from PIL import Image
scale : float (default=1) #按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍
min_font_size : int (default=4) #显示的最小的字体大小
font_step : int (default=1) #字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差
max_words : number (default=200) #要显示的词的最大个数
stopwords : set of strings or None #设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS
background_color : color value (default=”black”) #背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色
max_font_size : int or None (default=None) #显示的最大的字体大小
mode : string (default=”RGB”) #当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明
relative_scaling : float (default=.5) #词频和字体大小的关联性
color_func : callable, default=None #生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func
regexp : string or None (optional) #使用正则表达式分隔输入的文本
collocations : bool, default=True #是否包括两个词的搭配
colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” #给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法
random_state : int or None  #为每个单词返回一个PIL颜色

#其他部分函数
fit_words(frequencies)  #根据词频生成词云
generate(text)  #根据文本生成词云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...])   #根据词频生成词云
generate_from_text(text)    #根据文本生成词云
process_text(text)  #将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap])   #对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多
to_array()  #转化为 numpy array
to_file(filename)   #输出到文件
"""

dir_path = os.path.dirname(__file__)


class WORDTest(object):
    def __init__(self, png_name, text_name):
        self.png_path = os.path.join(dir_path, png_name)
        self.text_path = os.path.join(dir_path, text_name)
        self.pun = ['，', '。', '！', '？', '：', '、', '；', '“', '”', ' ']
        self.cloud_mask = np.array(Image.open(self.png_path))

    def open_file(self, path):
        with open(path, 'r', encoding='gbk') as f:
            all_data = f.read().replace('\n', '').replace(' ', '')
        return all_data

    def write_to_png(self, data):
        wc = WordCloud(
            background_color="white",  # 背景颜色
            max_words=300,  # 显示最大词数
            font_path="./fanxinshu.TTF",  # 使用中文字体包
            scale=28,
            mask=self.cloud_mask,
            min_font_size=15,
            max_font_size=50,
            # height=600,
            # width=400  # 图幅宽度
        ).generate(data)
        wc.to_file('my_word.png')

        # plt.figure()
        # plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
        # plt.axis("off")
        # plt.show()

    def main(self):
        mytext_list = list()
        # text = self.open_file(path=self.text_path)
        text = self.open_file(path=self.text_path)
        text = jieba.cut(text)

        for data in text:
            # print(data)
            if data not in self.pun and len(data) > 1 and data:
                mytext_list.append(data)
        # print(" ".join(mytext_list))

        self.write_to_png(",".join(mytext_list[0:300]))
        # print(self.cloud_mask)


if __name__ == "__main__":
    png_name = '3.png'
    text_name = 'test.txt'

    w = WORDTest(png_name=png_name, text_name=text_name)
    w.main()
